Kol kaslarından okunan elektromıogram işaretlerinden el hareketlerinin sınıflandırılması: Protez el için kontrol işaretleri oluşturma

Elektromiyografi (EMG) işaretleri kas aktivitelerinin bir sonucudur. Bir EMG işareti kasa iğne elektrodu batırarak yada hedef kaslara karşılık gelen cilt yüzeyine elektrot yerleştirilerek harici olarak (yüzey EMG - SEMG) okunur. Biyolojik sinyeller üzerinde calışmalar, EMG işaretlerinin yorumlanması ve el hereketlerinin modellemeleri ve sınıflamaları için yeni yöntemler bulmasını sağlamıştır. Bu çalışmada dört kastan; Extensor carpi radialis, Palmaris longus, Pronator teres, Flexor digitorum superficialis okunan SEMG işaretlerininden bir protez eli yönlendirecek kontrol işaretleri oluşturmak amaçlanmaktadır. SEMG işaretleri beş el hereketi; parmak bükme, bilekten içe bükme, bilekten dışa bikme, aşağı bükme ve yukarı bükme, için alınmıştır. Her kastan (kanaldan); ortalama güç, zarfın tepe değeri, Fourier dönüşümünün ortalama frekansı ve sinyal altuzay medodu ile kestirilmiş frekans özellikleri elde edilmiştir. Bu özelliklerin farklı kombinasyonları üç farklı sınıflayıcı; doğrusal Bayes sınıflayıcı, Fisher doğrusal ayrıştırıcı ve destek vektör aracı, kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sınıflamalar üç grup için yapılmıştır; denek ?içi (eğitim ve test verileri aynı denekten), denekler-arası (eğitim ve test verileri farklı denekten), sağ el verisinin sol verisinden tahmini yada tersi ve özellik kombinasyonlarının ve sınıflayıcıların performansları rapor edilmiştir. Denek-içi en yüksek ortalama başarı doğrusal Bayes sınıflayıcısı ile %99.61 ve denekler-arası en yüksek ortalama başarı doğrusal SVM sınıflatıcı ile %71.8 olmuştur. SVM sınıflayıcı ile sol ele karşı sağ el (yada sağ ele karşı sol el) sınıflama başarısı en az %36.7, en çok %82.7 dir. Anahtar Kelimeler : Protez el, EMG, doğrusal Bayes sınıflayıcı, Fisher doğrusal ayrıştırıcı, destek vektör aracı